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Qwen3.8-27B-AWQ

YanfeiSong/Qwen3.8-27B-AWQ

PublisherYanfeiSong

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这是基于 Qwen/Qwen3.8-27B 制作的 AutoAWQ 权重量化版本,目标运行环境为SGLang。 工具:AutoRound 0.14.2 权重:4 bit,activation 保持 16 bit

Vision & Language
Model details

模型介绍

中文整理

Qwen3.8-27B-AWQ

这是基于 Qwen/Qwen3.8-27B 制作的 AutoAWQ 权重量化版本,目标运行环境为SGLang。

量化配置

工具:AutoRound 0.14.2

格式:AutoAWQ GEMM

权重:4 bit,activation 保持 16 bit

Group size:128

Zero point:启用(非对称量化)

校准集:4096 条、每条 1024 ~ 32768 tokens;包含中英文、代码、数学和对话数据

已量化线性模块:346

checkpoint 大小:20.371 GiB

为了保留精度和架构兼容性,以下部分保持 BF16/FP16:视觉模块、MTP、 lm head 、第 0 层、full-attention 的 Q/K/V 投影,以及 linear-attention 的 in proj a / in proj b 。

MTP 与完整性验证

checkpoint 中包含 15 个官方 MTP 张量,共 849,398,784 字节。

每个 MTP 张量的名称、dtype、shape、长度和 SHA-256 均与官方源 checkpoint 逐字节一致。

SGLang 已将其正确加载为 Qwen3 5ForCausalLMMTP ,没有参数未找到或跳过映射警告。

单卡 V100 冒烟测试中,MTP speculative decoding 的观察接受长度为 2.42–2.62,接受率约 47%–54%。

SGLang 启动示例

V100 不支持原生 BF16 计算,建议显式使用 --dtype float16 。SM70 运行还需要与本机 CUDA/SGLang 版本匹配的算子实现。

已验证范围

AutoAWQ checkpoint 结构、打包 dtype 和 346 个目标量化模块

32GB V100 上的 SGLang 加载、CUDA Graph、MTP speculative decoding

OpenAI-compatible 文本生成接口及确定性输出

视觉权重已保留,但本版本尚未完成多模态输入的功能与性能验收。

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